Hermes Agent：実践者向けリファレンス（2026）

TL;DR: Hermes Agentは、Nous Researchによるオープンソースの自己改善型AIエージェントです。CLIとしても、マルチプラットフォームのメッセージングgatewayとしても動作し、永続的なアイデンティティと継続的なメモリをディスクに保存し、使うほど改善されるskillを集約します。また、OpenAI互換の任意のLLMプロバイダー（Nous Portal、OpenRouter、Anthropic、GitHub Copilot、z.ai、Kimi、MiniMax、DeepSeek、Qwen Cloud、Hugging Face、Google、xAI/SuperGrok、または自分でセルフホストしたエンドポイント）で利用できます。¹²¹⁹ v0.14.0（2026年5月16日）時点で、Hermesにはgrok-4.3 1Mコンテキスト対応のSuperGrok OAuth、OAuthプロバイダー向けのOpenAI互換ローカルプロキシ（hermes proxy）、ファーストクラスのx_search、PyPIインストール対応、遅延依存関係インストール、LINEとSimpleX Chatを含む22のメッセージングプラットフォーム、/handoff、書き込み後のLSPセマンティック診断、統合されたvideo_generate、非Anthropicプロバイダー向けのcua-driver経由computer_use、ネイティブWindowsベータ、そして12件のP0 / 50件のP1クローズが追加されています。¹⁹ ほとんどの新規ユーザーにとって最も難しいのは、プロバイダー認証です。Hermesは約20のファーストクラスプロバイダーとカスタムエンドポイントに対応しており、認証経路も3つ（.envのAPIキー、hermes model経由のOAuth、またはconfig.yamlのカスタムエンドポイント）に分かれています。まず学ぶべきなのは、この認証モデルです。それ以外はすべて、どのプロバイダーが解決されるかに依存します。

Hermes Agentはチャットラッパーではなく、完全なエージェントランタイムとして動作します。 ファイルシステムを読み取り、サンドボックス化されたバックエンドでコマンドを実行し、Webをスクレイピングし、サブエージェントを起動し、スケジュールされたcronジョブを実行し、単一のgatewayプロセスからTelegram/Discord/Slack/WhatsApp/Signal/Emailとやり取りし、経験から独自のskillを作成します。¹ CLIは、run_agent.pyの会話ループ上に構築されたターミナルUIです。gatewayは、メッセージングプラットフォームからのメッセージを同じ会話ループへルーティングする、長時間実行されるプロセスです。³

Hermesを気軽に使う場合と熟練して使う場合の違いは、5つのシステムを理解しているかどうかです。 これらを習得すると、Hermesは大きな力になります。

1. Provider resolution: 認証フローがどのようにAPI呼び出しへ対応するか
2. Configuration hierarchy: config.yaml + .env + auth.json + SOUL.md + AGENTS.md
3. Tool + toolset system: エージェントが何をできるか、プラットフォームごとにどう制限されるか
4. Skills system: エージェントが作成し進化させる手続き的メモリ
5. Gateway + cron + profiles: いまいる場所だけでなく、普段使っている場所でHermesを動かす仕組み

重要ポイント

• プロバイダー認証は1つではなく、3つの経路があります。 .envのAPIキー、hermes model/hermes auth経由のOAuth、またはconfig.yamlのカスタムエンドポイントです。慣れている方法ではなく、プロバイダーに合った経路を選んでください。
• プロバイダーの切り替えは1つのコマンドでできます。 hermes modelは、OAuthログインを含む対応済みプロバイダーを対話的に案内します。また、/model provider:modelを使えば、履歴を失わずにセッション途中で切り替えられます。²
• ユーザーが編集する設定面は2つのファイルです。 ~/.hermes/config.yamlには設定が入り、~/.hermes/.envにはシークレットが入ります。auth.json、SOUL.md、MEMORY.md、skills/はHermesが直接管理します。SOUL.mdは手動で編集できますが、それ以外はエージェント自身が扱います。⁴
• HermesはOpenClawの後継です。 移行する場合、hermes claw migrateが30以上のカテゴリの状態を自動でインポートします。⁵
• サービス品質は補助モデルに左右されます。 Vision、Web要約、圧縮、メモリフラッシュはいずれも別の補助LLMを使います。デフォルトでは自動検出（OpenRouter → Nous → Codex）によるGemini Flashです。これらが設定されていない場合、補助スロットをメインプロバイダーに向けるまで、該当機能は静かに劣化します。⁴

v0.14で変わったこと

v0.14.0は、目玉機能が1つあるというよりも、Hermesを実行できる場所を広げながら、セットアップの手間を減らすリリースです。¹⁹ 主な運用上の変更は次のとおりです。

• インストールと起動が軽くなりました。 pip install hermes-agentでPyPIからインストールでき、重いアダプターは初回使用時に遅延インストールされます。また、起動パスで十分な処理を後回しにすることで、コールドスタートが約19秒短縮されています。
• サブスクリプションをローカルAPIエンドポイントにできます。 hermes proxyは、Claude Pro、ChatGPT Pro、SuperGrokなどのOAuthベースのプロバイダーを、Codex、Aider、Cline、Continueのようなツール向けのOpenAI互換ローカルエンドポイントに変換します。
• gatewayの対応範囲が広がりました。 LINEとSimpleX Chatによりプラットフォーム数は22になり、Microsoft Teamsはエンドツーエンドで接続され、Discord履歴バックフィルはデフォルトで有効になりました。また、Telegram/Discordのclarifyプロンプトはネイティブボタンを使うようになっています。
• 書き込み時の検証が改善されました。 編集後、Hermesは次のターンの前に、ターンごとのファイル変更サマリーと言語サーバーのセマンティック診断を表示できます。これにより、エビデンス主導のエージェント作業に近づいています。
• デスクトップとメディア系ツールが広がりました。 computer_useは非Anthropicプロバイダー向けにcua-driver経由で動作し、video_generateはプラガブルなバックエンドの背後に統合され、vision_analyzeは実際に画像を認識できるモデルへ生ピクセルを送ります。

以下の各セクションは、アップストリームのドキュメントであるhermes-agent.nousresearch.com/docsと、ソースツリーのgithub.com/NousResearch/hermes-agentに基づいています。すべての事実主張には、その情報が由来する具体的なアップストリームページへの脚注を付けています。

目的別ガイド

Hermes の仕組み：メンタルモデル

Hermes は、どのエントリーポイントからでも呼び出せる単一の会話ループを中心に構成されています。エントリーポイントには、CLI（cli.py）、messaging gateway（gateway/run.py）、エディター連携用の ACP アダプター、バッチランナー、API サーバーがあります。³ これらは最終的にすべて run_agent.py の AIAgent.run_conversation() を呼び出します。この処理では、次のことを行います。

1. prompt_builder.py を通じて、SOUL.md、MEMORY.md、USER.md、skills、コンテキストファイル、ツールガイダンスからシステムプロンプトを構築します。³
2. runtime_provider.py を通じて実行時 provider を解決します。ここで auth、base URL、API mode が選ばれます。³
3. chat_completions、codex_responses、anthropic_messages の 3 つの API mode のいずれかで provider を呼び出します。³
4. 返された tool calls を model_tools.py と中央のツールレジストリ（tools/registry.py）経由でディスパッチします。³
5. モデルが最終レスポンスを生成するまでループし、その後セッションを FTS5 付きの SQLite に永続化します。³

このループを理解することは重要です。personalities、memory、skills、compression、fallback といったすべての機能は、このどこかのステージに接続されているからです。設定キーを読んで「これは何をするのか」と迷ったとき、答えはたいてい「上のループのステージ 1、2、3、4 のどこかにある調整ノブ」です。

プラットフォーム非依存のコア。 1 つの AIAgent クラスが、CLI、gateway、ACP、batch、API server を担います。プラットフォームごとの差分はエントリーポイント側にあり、agent 自体にはありません。³ そのため、同じ slash commands がターミナルでも Telegram でも動作します。これらは hermes_cli/commands.py の共有 COMMAND_REGISTRY からディスパッチされているためです。⁶

ディレクトリ構造そのものがシステムです。 Hermes はすべてを ~/.hermes/（または非デフォルト profile の場合は $HERMES_HOME）配下に保存します。⁴

~/.hermes/
├── config.yaml        # Settings (model, terminal, TTS, compression, etc.)
├── .env               # API keys and secrets
├── auth.json          # OAuth provider credentials (Nous Portal, Codex, Anthropic)
├── SOUL.md            # Primary agent identity (slot #1 in system prompt)
├── memories/          # Persistent memory (MEMORY.md, USER.md)
├── skills/            # Bundled + agent-created + hub-installed skills
├── cron/              # Scheduled jobs
├── sessions/          # Gateway session state
└── logs/              # agent.log, gateway.log, errors.log (secrets auto-redacted)

上記の各ファイルには固有の役割があり、役割が重複するものはありません。「Hermes は X をどこに保存するのか」を探しているなら、この中のどれかです。

インストール

ほとんどのユーザーには、1 行インストーラーが引き続き案内付きの推奨パスです。Python、uv、Node.js、ripgrep、ffmpeg、repo clone、仮想環境、グローバルな hermes コマンドまで処理します。⁷ v0.14.0 では実際の PyPI パッケージも提供されるため、すでに Python 環境を管理できている場合は、pip install hermes-agent で直接インストールする方法も現実的になりました。¹⁹

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

pip install hermes-agent
hermes

Linux、macOS、WSL2、Android/Termux で動作します（インストーラーは Termux を自動検出し、テスト済みの Android bundle に切り替えます）。⁷ v0.14.0 では PowerShell インストーラーによるネイティブ Windows 対応が early beta として追加されましたが、Windows パスが成熟するまでは、本番利用には WSL2 を選ぶほうが安全です。¹⁹

完了したら、次を実行します。

source ~/.bashrc    # or ~/.zshrc
hermes              # Start chatting

唯一の前提条件は git です。インストーラーは uv 経由で Python 3.11（sudo 不要）、Node.js v22（browser automation と WhatsApp bridge 用）、ripgrep、ffmpeg を自動で用意します。⁷

インストールを確認する

hermes version      # Check version
hermes doctor       # Diagnose config/dependency issues
hermes status       # Show current configuration + auth state
hermes dump         # Copy-pasteable setup summary for debugging

hermes doctor は、何が不足しているのか、どう直せばよいのかを正確に教えてくれます。⁷ hermes dump は、助けを求めるときに GitHub issue や Discord スレッドへ貼るための診断コマンドです。secret を伏せたうえで、セットアップ全体をプレーンテキストで要約します。⁸

手動インストール

完全に制御したい場合、たとえばカスタム Python バージョン、特定の extras、Nix/NixOS 連携が必要な場合は、upstream のインストールガイドに手順が段階的に記載されています。⁷ uv pip install -e ".[<extras>]" と組み合わせられる主な optional extras は次のとおりです。

Termux のインストールコマンドは異なります。uv pip ではなく、constraints file 付きの pip を使います。

python -m pip install -e ".[termux]" -c constraints-termux.txt

これは、Android で .[all] を使うと voice extra 経由で faster-whisper が取り込まれ、その依存である ctranslate2 の wheels が Android 向けに公開されていないためです。⁷

認証とProviders

Hermesは、約19のファーストクラスProvidersに加えてカスタムエンドポイントをサポートし、3つの異なる認証パスを提供します。手元の環境に合う方法を見つけやすいよう、認証の全体像をパス別に整理します。

3つの認証パス

Hermesの各Providerは、次の3つの認証パターンのいずれかに当てはまります。

パス1 — .env内のAPIキー。 キーを~/.hermes/.envに入れると、Hermesが起動時に読み取ります。OpenRouter、AI Gateway、z.ai/GLM、Kimi/Moonshot、MiniMax（およびMiniMax China）、Alibaba Cloud/DashScope、Kilo Code、OpenCode Zen、OpenCode Go、DeepSeek、Hugging Face、Google/Gemini、その他ほとんどのサードパーティProvidersで使われます。²

パス2 — hermes modelまたはhermes auth経由のOAuth。 デバイスコードフローを起動し、ブラウザーを開き、認証情報を~/.hermes/auth.jsonに保存します（Claude CodeやCodex CLIなどのツールから既存の認証情報をインポートすることもできます）。Nous Portal、OpenAI Codex（ChatGPTアカウント）、GitHub Copilot、Anthropic（Claude Pro/Max）で使われます。²

パス3 — config.yaml内のカスタムエンドポイント。 OpenAI互換の任意のAPI向けです。Ollama、vLLM、SGLang、llama.cpp、LM Studio、LiteLLM proxy、Together AI、Groq、Azure OpenAI、または自前のセルフホストサーバーに使えます。hermes model → Custom endpointで一度設定すると、config.yamlに保存されます。²

完全なProviderマトリクス

以下は、ファーストクラスProvidersの完全な一覧と、それぞれの正確なセットアップフローです。²

Anthropic: 3つの認証方式

Anthropicは、HermesがClaudeへの3つの異なるパスをサポートしており、正しいものを選ぶことが重要なため、独立したセクションにしています。上流ドキュメントでは次のように説明されています。²

# Method 1: API key (pay-per-token)
export ANTHROPIC_API_KEY=***
hermes chat --provider anthropic --model claude-sonnet-4-6

# Method 2: OAuth through hermes model (preferred)
# Uses Claude Code's credential store when available
hermes model

# Method 3: Manual setup-token (fallback/legacy)
export ANTHROPIC_TOKEN=***
hermes chat --provider anthropic

# Auto-detect Claude Code credentials
hermes chat --provider anthropic   # reads Claude Code files automatically

hermes modelでAnthropic OAuthを選ぶと、Hermesはトークンを~/.hermes/.envにコピーするよりも、Claude Code自身の認証情報ストアを優先します。これにより、更新可能なClaude認証情報を更新可能なまま保てます。² 同じマシンで既にClaude Codeを使っている場合、これが最もクリーンな方法です。

Anthropicをconfig.yamlに恒久的に固定するには、次のようにします。

model:
  provider: "anthropic"
  default: "claude-sonnet-4-6"

--provider claudeと--provider claude-codeも、--provider anthropicの短縮形として機能します。²

GitHub Copilot: 2つのモード

Copilotは2つのモードでサポートされています。直接Copilot API（推奨）とCopilot ACP（ローカルのCopilot CLIをサブプロセスとして起動）です。²

# Direct Copilot API
hermes chat --provider copilot --model gpt-5.4

# Copilot ACP (requires the Copilot CLI in PATH + an existing copilot login)
hermes chat --provider copilot-acp --model copilot-acp

上流ドキュメントによると、認証は次の順序で確認されます。² 1. COPILOT_GITHUB_TOKEN環境変数 2. GH_TOKEN環境変数 3. GITHUB_TOKEN環境変数 4. gh auth token CLIフォールバック 5. hermes modelによるOAuthデバイスコードログイン

トークンの種類が重要です。 Copilot APIは、従来のPersonal Access Tokens（ghp_*）をサポートしていません。サポートされるのは、OAuthトークン（gho_*）、fine-grained PAT（Copilot Requests権限付きのgithub_pat_*）、GitHub Appトークン（ghu_*）です。gh auth tokenがghp_*トークンを返す場合は、代わりにhermes modelを使ってOAuthで認証してください。²

中国AI Providers（ファーストクラスサポート）

Hermesには、z.ai/GLM、Kimi/Moonshot、MiniMax（グローバル + 中国エンドポイント）、Alibaba Cloud向けの組み込みサポートがあり、それぞれ専用のProvider IDを持ちます。²

# z.ai / ZhipuAI GLM
hermes chat --provider zai --model glm-5                 # Requires: GLM_API_KEY

# Kimi / Moonshot AI
hermes chat --provider kimi-coding --model kimi-for-coding   # Requires: KIMI_API_KEY

# MiniMax (global)
hermes chat --provider minimax --model MiniMax-M2.7          # Requires: MINIMAX_API_KEY

# MiniMax (China)
hermes chat --provider minimax-cn --model MiniMax-M2.7       # Requires: MINIMAX_CN_API_KEY

# Alibaba Cloud / DashScope (Qwen)
hermes chat --provider alibaba --model qwen3.5-plus          # Requires: DASHSCOPE_API_KEY

ベースURLは、GLM_BASE_URL、KIMI_BASE_URL、MINIMAX_BASE_URL、MINIMAX_CN_BASE_URL、またはDASHSCOPE_BASE_URL環境変数で上書きできます。²

Z.AIはエンドポイントを自動検出します。 z.ai/GLM Providerを使う場合、Hermesは複数のエンドポイント（グローバル、中国、coding variants）を調べ、APIキーを受け付けるものを見つけます。動作するエンドポイントは自動的にキャッシュされるため、ほとんどのユーザーはGLM_BASE_URLを設定する必要がありません。²

xAI (Grok)はプロンプトキャッシュを自動的に有効にします。 ベースURLにx.aiが含まれている場合、Hermesは各リクエストにx-grok-conv-idヘッダーを送信し、会話セッション内で同じサーバーにルーティングします。これにより、キャッシュ済みのシステムプロンプトと履歴を再利用できます。² 自動で行われるため、設定は不要です。

hermes authコマンド

hermes authは、プールとOAuth認証情報を管理するためのコマンドです。⁶

hermes auth                              # Interactive wizard
hermes auth list                         # Show all credential pools
hermes auth list openrouter              # Show one provider's pool
hermes auth add openrouter --api-key sk-or-v1-xxx
hermes auth add anthropic --type oauth
hermes auth remove openrouter 2          # Remove by index
hermes auth reset openrouter             # Clear cooldowns

認証情報プールは、同じProviderに対して複数のAPIキーやOAuthトークンをローテーションする仕組みです。コードを変更せずに、複数のキーへレート制限を分散したい場合に便利です。⁶ 従来のhermes login / hermes logoutコマンドは削除されました。代わりにhermes authを使ってください。⁶

カスタムおよびセルフホストエンドポイント

Hermesは、OpenAI互換の任意のAPIエンドポイントで動作します。サーバーが/v1/chat/completionsを実装していれば、Hermesの接続先にできます。²

対話式セットアップ（推奨）:

hermes model
# Select "Custom endpoint (self-hosted / VLLM / etc.)"
# Enter: API base URL, API key, Model name

手動のconfig.yaml:

model:
  default: your-model-name
  provider: custom
  base_url: http://localhost:8000/v1
  api_key: your-key-or-leave-empty-for-local

どちらの方法でも、main-model、provider、base URLの単一の信頼できる情報源であるconfig.yamlに保存されます。² 従来の環境変数OPENAI_BASE_URLとLLM_MODELは、main-model設定ではもう読み取られません。hermes modelを使うか、config.yamlを直接編集してください。²（補助的なprovider: "main"ルーティングパスのフォールバックとしては、OPENAI_BASE_URL + OPENAI_API_KEYは引き続き尊重されます。その用途で使っている場合は、むやみに削除しないでください。）⁴

セッション途中でカスタムエンドポイントを切り替える:

/model custom:qwen-2.5             # Custom endpoint with explicit model
/model custom                      # Auto-detect the model from the endpoint
/model custom:local:qwen-2.5       # Named custom provider "local"
/model custom:work:llama3          # Named custom provider "work"
/model openrouter:claude-sonnet-4  # Back to a cloud provider

/model custom（モデル名なし）は、エンドポイントの/v1/models APIを問い合わせ、ロード済みモデルが1つだけの場合にそのモデルを自動選択します。単一モデルを実行しているローカルサーバーで便利です。²

ローカルLLMサーバー（セットアップテンプレート）

上流ドキュメントには、Ollama、vLLM、SGLang、llama.cpp、LM Studio向けの完全なセットアップガイドがあります。ここでは、実際に実行する主要コマンドを示します。いずれも、Hermesの接続先にできる動作するエンドポイントを作るためのものです。²

Ollama — 最も簡単なローカルパスで、設定は不要です。

ollama pull qwen2.5-coder:32b
OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=32768 ollama serve   # Raise from 4k default
hermes model   # Custom endpoint → http://localhost:11434/v1 → qwen2.5-coder:32b

Ollamaの重要な注意点: Ollamaのデフォルトのコンテキスト長は非常に低く設定されています（24GB VRAM未満では4,096トークン）。OLLAMA_CONTEXT_LENGTHまたはModelfileで引き上げる必要があります。OpenAI互換のAPIはクライアントからコンテキスト長を受け付けないため、Hermes側では設定できません。² エージェント用途では、少なくとも16k〜32kに設定してください。

vLLM — 高性能なGPUサービングです。

pip install vllm
vllm serve meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct \
  --port 8000 \
  --max-model-len 65536 \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --enable-auto-tool-choice \
  --tool-call-parser hermes

ツール呼び出しには、--enable-auto-tool-choiceと--tool-call-parser <name>が必要です。サポートされるパーサーは、hermes（Qwen 2.5、Hermes 2/3）、llama3_json、mistral、deepseek_v3、deepseek_v31、xlam、pythonicです。これらのフラグがないと、ツール呼び出しはプレーンテキストとして返ってきます。²

SGLang — KVキャッシュ再利用のためのRadixAttentionを備えた高速サービングです。

pip install "sglang[all]"
python -m sglang.launch_server \
  --model meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct \
  --port 30000 \
  --context-length 65536 \
  --tp 2 \
  --tool-call-parser qwen

SGLangの注意点: デフォルトのmax_tokensは128です。応答が途中で切れる場合は、サーバーで--default-max-tokensを設定するか、config.yamlでmodel.max_tokensを設定してください。²

llama.cpp / llama-server — CPUおよびApple Silicon Metal向けです。

./build/bin/llama-server \
  --jinja -fa \
  -c 32768 \
  -ngl 99 \
  -m models/qwen2.5-coder-32b-instruct-Q4_K_M.gguf \
  --port 8080 --host 0.0.0.0

ツール呼び出しには--jinjaが必須です。 これがないと、llama-serverはtoolsパラメーターを完全に無視し、モデルが応答テキスト内にJSONを書いてツールを呼び出そうとします。しかしHermesはそれを実際のツール呼び出しとして解析できません。²

LM Studio — GUI付きのデスクトップアプリです。

LM Studioアプリからサーバーを起動します（Developerタブ → Start Server）。またはCLIで、lms server start（ポート1234で起動）とlms load qwen2.5-coder --context-length 32768を実行します。² その後、hermes modelをhttp://localhost:1234/v1に向けてください。

LM Studioの重要な注意点: LM Studioはモデルメタデータからコンテキスト長を読み取りますが、多くのGGUFモデルはデフォルトとして2048または4096を報告します。LM Studioのモデル設定で必ずコンテキスト長を明示的に設定してください。モデルピッカー横の歯車アイコンをクリックし、”Context Length”を少なくとも16384（できれば32768）に設定して、モデルを再読み込みします。²

名前付きカスタムProviders

複数のカスタムエンドポイント（たとえばローカル開発サーバーとリモートGPUサーバー）を扱う場合は、config.yamlで名前付きカスタムProvidersとして定義します。²

custom_providers:
  - name: local
    base_url: http://localhost:8080/v1
    # api_key omitted — Hermes uses "no-key-required" for keyless local servers
  - name: work
    base_url: https://gpu-server.internal.corp/v1
    api_key: corp-api-key
    api_mode: chat_completions      # optional, auto-detected from URL
  - name: anthropic-proxy
    base_url: https://proxy.example.com/anthropic
    api_key: proxy-key
    api_mode: anthropic_messages    # for Anthropic-compatible proxies

その後、セッション途中でトリプル構文を使って切り替えられます。

/model custom:local:qwen-2.5
/model custom:work:llama3-70b
/model custom:anthropic-proxy:claude-sonnet-4

対話式のhermes modelメニューから名前付きカスタムProvidersを選ぶこともできます。²

プラグイン可能なProviderアーキテクチャ（v0.13.0+）

v0.13.0では、ProviderProfile ABCとplugins/model-providers/ディレクトリが提供され、サードパーティの推論Providersがコアを変更せずに追加できるようになりました。¹⁸ ProviderがOpenAI、Anthropic、またはCodex互換のAPIモードを話せる場合、認証パス、ベースURL、モデルカタログ、キャッシュヘッダーを宣言するProviderProfileサブクラスを実装できます。Hermesは組み込みProvidersと同じruntime_provider.pyパスを通じてそれを解決します。これがv0.13.0のProvider拡張を支えるアーキテクチャ変更です。Providerを追加するためにコアコードを編集するのではなく、プラグインとして配布できます。

OpenAI互換ローカルProxy（v0.14.0+）

hermes proxyは、Hermesが既にサインインしているOAuth Providerをバックエンドにした、OpenAI互換のローカルエンドポイントを公開します。対象はClaude Pro、ChatGPT Pro、SuperGrok、または設定済みの別の互換Providerです。¹⁹ つまり、Codex CLI、Aider、Cline、Continue、カスタムスクリプトなど、OpenAIスタイルのAPIを期待するツールは、別のAPIキーなしで、サブスクリプションに紐づいたHermes認証を再利用できます。このproxyはローカル開発インフラとして扱ってください。意図してバインドし、広く公開せず、Provider固有の利用規約も念頭に置きましょう。

コンテキスト長の検出

上流ドキュメントによると、次の2つの設定は頻繁に混同されます。²

• context_length — 合計コンテキストウィンドウ（入力 + 出力のトークン予算の合計。例: Claude Opus 4.7では1,000,000、Sonnet 4.6では200,000）。Hermesは履歴をいつ圧縮するかの判断にこれを使います。
• model.max_tokens — 出力上限（モデルが1回の応答で生成できる最大トークン数）。履歴の長さとは関係ありません。

自動検出がウィンドウサイズを誤る場合は、context_lengthを設定します。

model:
  default: "qwen3.5:9b"
  base_url: "http://localhost:8080/v1"
  context_length: 131072      # tokens

Hermesは、コンテキストウィンドウを検出するために複数ソースの解決チェーンを使います。config override → custom provider per-model → persistent cache → endpoint /models → Anthropic /v1/models → OpenRouter API → Nous Portal → models.dev（3800以上のモデルに対応するコミュニティ管理レジストリ）→ fallback defaults（128K）という順序です。² この仕組みはProviderを認識するため、同じモデルでも、どこが提供するかによってコンテキスト制限が異なることがあります（例: claude-opus-4.6はAnthropic directでは1Mですが、GitHub Copilotでは128Kです）。²

Providerローテーションとフォールバック

認証情報プール。 同じProviderに対して複数のAPIキーがある場合は、hermes authでローテーション戦略を設定します。これにより、複数のキーにレート制限を分散できます。⁶

フォールバックモデル。 プライマリモデルが失敗した場合（レート制限、サーバーエラー、認証失敗）、Hermesが自動的に切り替えるバックアップのprovider:modelを設定します。²

fallback_model:
  provider: openrouter            # required
  model: anthropic/claude-sonnet-4  # required
  # base_url: http://localhost:8000/v1    # optional, for custom endpoints
  # api_key_env: MY_CUSTOM_KEY           # optional, env var name

フォールバックは、会話を失わずにセッション途中でモデルとProviderを切り替えます。発動するのは1セッションにつき最大1回です。² フォールバック対応Providers: openrouter、nous、openai-codex、copilot、copilot-acp、anthropic、huggingface、zai、kimi-coding、minimax、minimax-cn、deepseek、ai-gateway、opencode-zen、opencode-go、kilocode、alibaba、custom。²

補助モデル

Hermesは、軽量な「補助」モデルをサイドタスクに使います。画像分析、Webページ要約、ブラウザースクリーンショット分析、危険なコマンド承認分類、コンテキスト圧縮、セッション検索要約、skillマッチング、MCPツールディスパッチ、メモリフラッシュなどです。⁴ デフォルトでは、自動検出（OpenRouter → Nous → Codex）経由でGemini Flashを使います。

各補助タスクで使うモデルとProviderを設定できます。 すべての補助スロットは、同じ3つのつまみを使います: provider、model、base_url。⁴

auxiliary:
  vision:
    provider: "auto"                # "auto", "openrouter", "nous", "codex", "main", etc.
    model: ""                       # e.g. "openai/gpt-4o", "google/gemini-2.5-flash"
    base_url: ""                    # Custom OpenAI-compatible endpoint
    api_key: ""                     # Falls back to OPENAI_API_KEY
    timeout: 30
    download_timeout: 30
  web_extract:
    provider: "auto"
    model: ""
    timeout: 360
  approval:
    provider: "auto"
    model: ""
    timeout: 30
  compression:
    timeout: 120
  session_search: { provider: "auto", model: "", timeout: 30 }
  skills_hub:    { provider: "auto", model: "", timeout: 30 }
  mcp:           { provider: "auto", model: "", timeout: 30 }
  flush_memories:{ provider: "auto", model: "", timeout: 30 }

"main" Providerオプションは、「メインエージェントが使っているProviderを使う」という意味です。これはauxiliary:、compression:、fallback_model:設定内でのみ有効です。トップレベルのmodel.provider設定では有効ではありません。メインモデルとしてカスタムOpenAI互換エンドポイントを使う場合は、model:セクションでprovider: customを設定してください。⁴

これが重要な理由: Anthropic OAuthだけを設定している場合（OpenRouterキーがない場合）、デフォルトの補助フォールバックチェーンはまずOpenRouterを試すため、vision、Web要約、圧縮が劣化するか失敗します。補助タスク用にOPENROUTER_API_KEYを追加するか、各補助スロットをメインProviderに向け直してください。

auxiliary:
  vision:
    provider: "main"
  web_extract:
    provider: "main"

これは、新しいHermesユーザーにとって最もよくある「機能が静かに動かない」注意点です。

設定システム

Hermesには階層化された設定システムがあります。優先順位を理解することが重要です。上位の階層は下位の階層を上書きし、そのうち1つはconfig.yamlからは見えないグローバルなプロバイダーレジストリだからです。

設定ファイルのレイアウト

upstream docsによると、Hermesの設定は次のファイルで構成されます:⁴

~/.hermes/
├── config.yaml       # All settings (model, terminal, TTS, compression, memory, toolsets, ...)
├── .env              # Secrets (API keys, bot tokens, passwords)
├── auth.json         # OAuth provider credentials (Nous Portal, Codex, Anthropic)
├── SOUL.md           # Primary agent identity (slot #1 in system prompt)
├── memories/         # Persistent memory (MEMORY.md, USER.md)
├── skills/           # Bundled + agent-created + hub-installed skills
├── cron/             # Scheduled jobs
├── sessions/         # Gateway session state
└── logs/             # agent.log, gateway.log, errors.log (secrets auto-redacted)

config.yaml と .env — 両方が設定されている場合、非シークレット設定では config.yaml が優先されます。⁴ ルールは次のとおりです。 - シークレット（API keys、bot tokens、passwords）→ .env - それ以外すべて（model、terminal backend、compression settings、memory limits、toolsets）→ config.yaml

シークレットは、shell形式の補間を使ってconfig.yamlから参照できます:⁴

auxiliary:
  vision:
    api_key: ${GOOGLE_API_KEY}
    base_url: ${CUSTOM_VISION_URL}
  delegation:
    api_key: ${DELEGATION_KEY}

設定の管理

hermes config                # View current configuration
hermes config show           # Same as above
hermes config edit           # Open config.yaml in your editor
hermes config set KEY VAL    # Set a specific value
hermes config path           # Print the config file path
hermes config env-path       # Print the .env file path
hermes config check          # Check for missing options (after updates)
hermes config migrate        # Interactively add missing options

例:⁴

hermes config set model anthropic/claude-opus-4
hermes config set terminal.backend docker
hermes config set OPENROUTER_API_KEY sk-or-...   # Saves to .env

hermes config check と hermes config migrate は、hermes update のたびに実行するコマンドです。まだファイルにない新しい設定オプションを検出できます。⁶

設定の優先順位

Hermesは複数のソースから設定を読み込みます。複数のソースが同じ値を設定している場合は、優先度の高いソースが使われます:⁴

1. CLI arguments — hermes chat --model anthropic/claude-sonnet-4（呼び出しごとの上書き）
2. 環境変数 — プロセス起動時に適用されます
3. config.yaml — 主要な設定ファイル
4. .env — シークレット専用
5. 組み込みのデフォルト — 他に値が設定されていない場合に適用されます

CLI flagsは、その1回の呼び出しでは常に最優先されます。config.yamlは長期的な信頼できる情報源です。

ローカライゼーション（v0.13.0+）

v0.13.0では、CLI と gateway messages 向けに7つのロケールが追加されました。中国語（簡体字）、日本語、ドイツ語、スペイン語、フランス語、ウクライナ語、トルコ語です。¹⁸ v0.14.0では、すべてのgateway commandsとweb dashboardがローカライズされ、さらに8ロケールが追加されて、合計は16になりました。¹⁹ ドキュメントは現在、zh-Hansのみローカライズされています。ロケールはLC_ALL / LANG環境変数、またはconfig.yaml内の明示的なlocale:キーから解決されます。英語は引き続きデフォルトであり、翻訳がまだ対応していない文字列の信頼できる情報源です。

Profiles — 複数の分離されたHermesインスタンス

Profilesを使うと、複数の分離されたHermesインスタンスを持てます。それぞれが独自のconfig、sessions、skills、memory、gateway PIDを持ちます。これにより、「仕事用Hermes」と「個人用Hermes」を並行して実行しても、互いの状態が見えることはありません。⁶

hermes profile list
hermes profile create work --clone                  # Clone from current profile
hermes profile use work                             # Set sticky default
hermes profile alias work --name h-work             # Create wrapper script
hermes profile export work -o work-backup.tar.gz
hermes profile import work-backup.tar.gz --name restored
hermes -p work chat -q "Hello from work profile"    # One-off without switching

各profileには独自のHERMES_HOME（デフォルトでは~/.hermes-<name>/）が割り当てられるため、複数のprofilesでgatewayを同時に実行しても、互いに干渉しません。⁶³

CLI コマンド

このセクションでは、トップレベルの CLI コマンドについて実践的なリファレンスを提供します。コードに基づく正式なリファレンスについては、上流のCLI Commands Referenceを参照してください。⁶

グローバルオプション

hermes [global-options] <command> [subcommand/options]

トップレベルコマンド

hermes chat — メインエントリーポイント

引数なしの hermes でインタラクティブチャットが起動します。hermes chat はオプション付きの明示的な形式です。⁶

hermes chat -q "Summarize the latest PRs"           # One-shot, non-interactive
hermes chat --provider openrouter --model anthropic/claude-sonnet-4.6
hermes chat --toolsets web,terminal,skills          # Enable specific toolsets
hermes chat --quiet -q "Return only JSON"           # Programmatic mode
hermes chat --worktree -q "Review repo and open a PR"

主なオプション：

hermes setup — フルウィザード

フルセットアップウィザードを実行するか、特定のセクションに直接ジャンプできます。⁶

hermes setup                 # Full wizard
hermes setup model           # Provider and model only
hermes setup terminal        # Terminal backend only
hermes setup gateway         # Messaging platforms only
hermes setup tools           # Tool enable/disable per platform
hermes setup agent           # Agent behavior only
hermes setup --non-interactive
hermes setup --reset         # Reset config to defaults before setup

hermes logs — 構造化ログクエリ

hermes logs は単なる tail -f よりも強力です。レベル、セッションID、時間範囲によるフィルタリングを同時に実行できます。⁶

hermes logs                          # Last 50 lines of agent.log
hermes logs -f                       # Follow in real time
hermes logs gateway -n 100           # Last 100 lines of gateway.log
hermes logs --level WARNING --since 1h   # Warnings from the last hour
hermes logs --session abc123         # Filter by session ID substring
hermes logs errors --since 30m -f    # Follow errors.log from 30m ago
hermes logs list                     # List all log files with sizes

ログファイルは ~/.hermes/logs/ に格納されます。⁶ - agent.log — すべてのエージェントアクティビティ（API 呼び出し、ツールディスパッチ、セッションライフサイクル、INFO以上） - errors.log — 警告とエラーのみ（agent.logのフィルタリングされたサブセット） - gateway.log — メッセージング gateway のアクティビティ（プラットフォーム接続、ディスパッチ、webhook）

ローテーションは Python の RotatingFileHandler により自動的に行われます — agent.log.1、agent.log.2 などを確認してください。⁶

hermes doctor — 診断

hermes doctor [--fix] は問題が発生した際に最初に実行すべきコマンドです。設定の妥当性、依存関係の存在、API キーの利用可能性、サービスのステータスを確認し、--fix で自動修復を試みることもできます。⁶

診断結果を他者と共有するには、hermes dump を使用してください。API キーがマスクされたコンパクトなプレーンテキストの概要が生成され、GitHub の issue や Discord スレッドにそのまま貼り付けられます。⁶

Slash Commands

Slash commandsは、アクティブなチャットセッション（CLIまたはメッセージングプラットフォーム）内で実行されます。hermes_cli/commands.pyの共有COMMAND_REGISTRYからディスパッチされるため、ほとんどのコマンドは各サーフェスで同じように動作します。⁹

セッション制御

設定とModel

/modelコマンドは、セッション中にproviderを切り替える主力機能です。⁹

/model                              # Show current model and options
/model claude-sonnet-4              # Switch model (auto-detect provider)
/model zai:glm-5                    # Switch provider:model
/model custom:qwen-2.5              # Use model on custom endpoint
/model custom                       # Auto-detect model from custom endpoint
/model custom:local:qwen-2.5        # Named custom provider
/model openrouter:anthropic/claude-sonnet-4   # Back to cloud

ツール、Skills、情報

動的なSkill Slash Commands

インストール済みの各skillは、自動的にslash commandとして公開されます。⁹

/gif-search funny cats
/axolotl help me fine-tune Llama 3 on my dataset
/github-pr-workflow create a PR for the auth refactor
/excalidraw       # Just the skill name loads it and lets the agent ask what you need

config.yamlでは、短い名前を長いpromptにaliasするquick commandsも定義できます。⁹

quick_commands:
  review: "Review my latest git diff and suggest improvements"
  deploy: "Run the deployment script at scripts/deploy.sh and verify the output"
  morning: "Check my calendar, unread emails, and summarize today's priorities"

その後、CLIで/review、/deploy、または/morningと入力します。

Prefix Matching

コマンドはprefix matchingに対応しています。/hと入力すると/helpに、/modは/modelに解決されます。prefixが曖昧な場合は、registry順で最初に登録されたものが優先されます。完全なコマンド名と登録済みaliasは、prefix matchより常に優先されます。⁹

メッセージング固有のコマンド

一部のコマンドは、メッセージングプラットフォーム（Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Email、Home Assistant）でのみ動作します。⁹

• /status — セッション情報を表示します
• /sethome（alias /set-home） — 現在のチャットをプラットフォームhomeとしてマークします
• /approve [session|always] — 保留中の危険なコマンドを承認します
• /deny — 保留中の危険なコマンドを拒否します
• /update — Hermes Agentをlatestに更新します
• /commands [page] — すべてのコマンドとskillを閲覧します（ページ分割）

また、CLI専用のものもあります: /skin、/tools、/toolsets、/browser、/config、/cron、/skills、/platforms、/paste、/statusbar、/plugins。⁹

Tools と toolsets

Hermes には、Web 検索、ブラウザー自動化、ターミナル実行、ファイル編集、メモリ、委任、RL training、メッセージ配信、Home Assistant 連携などをカバーする、幅広い組み込みツールレジストリが同梱されています。¹⁰ ツールは論理的な toolsets に整理されており、プラットフォームごとに有効化または無効化できます。

上位カテゴリ

一般的な toolset 名には、web、terminal、file、browser、vision、image_gen、moa、skills、tts、todo、memory、session_search、cronjob、code_execution、delegation、clarify、homeassistant、rl があります。¹⁰

Tools の管理

hermes chat --toolsets "web,terminal"       # Use specific toolsets
hermes tools                                # Interactive per-platform tool config
hermes tools --summary                      # Print enabled-tools summary

ツールは、セッション中に /tools disable <name> と /tools enable <name> で切り替えることもできます。これによりセッションがリセットされ、新しいツールセットが有効になります。⁹

ターミナルバックエンド

ターミナルツールは、6 種類の環境でコマンドを実行できます。¹⁰

バックエンドは hermes config set terminal.backend <name>、または config.yaml で切り替えます。

terminal:
  backend: docker      # or: local, ssh, singularity, modal, daytona
  cwd: "."             # Working directory
  timeout: 180         # Command timeout in seconds

SSH backend（セキュリティのため推奨 — agent が自身のコードを変更できません）:¹⁰

terminal:
  backend: ssh

# In ~/.hermes/.env
TERMINAL_SSH_HOST=my-server.example.com
TERMINAL_SSH_USER=myuser
TERMINAL_SSH_KEY=~/.ssh/id_rsa

Docker backend:

terminal:
  backend: docker
  docker_image: python:3.11-slim

コンテナリソース（docker、singularity、modal、daytona に適用）:¹⁰

terminal:
  container_cpu: 1
  container_memory: 5120          # MB (default 5GB)
  container_disk: 51200           # MB (default 50GB)
  container_persistent: true      # Persist filesystem across sessions

container_persistent: true を指定すると、インストール済みパッケージ、ファイル、設定がセッションをまたいで保持されます。¹⁰

すべてのコンテナバックエンドはセキュリティ強化された状態で実行されます。読み取り専用 root ファイルシステム（Docker）、DAC_OVERRIDE、CHOWN、FOWNER を除くすべての Linux capability の削除、権限昇格なし、PID 制限（256 プロセス）、完全な namespace 分離、volume による永続ワークスペースが含まれます。¹⁰

バックグラウンドプロセス

ターミナルツールは、明示的なプロセス管理付きのバックグラウンド実行をサポートしています。¹⁰

terminal(command="pytest -v tests/", background=true)
# Returns: {"session_id": "proc_abc123", "pid": 12345}

process(action="list")                            # Show all running processes
process(action="poll", session_id="proc_abc123")  # Check status
process(action="wait", session_id="proc_abc123")  # Block until done
process(action="log", session_id="proc_abc123")   # Full output
process(action="kill", session_id="proc_abc123")  # Terminate
process(action="write", session_id="proc_abc123", data="y")  # Send input

PTY モード（pty=true）では、Codex や Claude Code のようなインタラクティブな CLI ツールを利用できます。¹⁰

Sudo

コマンドに sudo が必要な場合、Hermes はパスワードの入力を求めます（セッション中はキャッシュされます）。または、~/.hermes/.env に SUDO_PASSWORD を設定してください。¹⁰

Multi-Agent Kanban（v0.13.0+）

v0.13.0 では、multi-agent コラボレーションが第一級のプリミティブになりました。agent 間および再起動後もタスク、ステータス、worker identity を追跡する durable Kanban board です。¹⁸ この board によって、Hermes worker の群れは、行き詰まった handoff で止まるのではなく、実際に作業を完了できるようになります。

Kanban board は、ターゲット側では /goal（locked-target Ralph loop）と自然に組み合わさり、spawn semantics では既存の delegate_task ツールと連携します。その結果、すべての agent が「次に何をするか」「誰が担当しているか」「何が詰まっているか」について 1 つの truth source を共有する swarm パターンが生まれます。

skillシステム

skillは、必要なときにagentが読み込めるオンデマンドの知識ドキュメントです。token使用量を抑えるため、progressive disclosureパターンに従っており、agentskills.ioのオープン標準と互換性があります。¹¹

すべてのskillは~/.hermes/skills/に置かれます。ここが主要ディレクトリであり、信頼できる唯一の情報源です。新規インストール時には、bundled skillがrepoからコピーされます。Hub経由でインストールしたskillや、agentが作成したskillもここに配置されます。¹¹

Progressive Disclosure

Level 0: skills_list()           → [{name, description, category}, ...]   (~3k tokens)
Level 1: skill_view(name)        → Full content + metadata                 (varies)
Level 2: skill_view(name, path)  → Specific reference file                 (varies)

agentは、実際に必要になったときだけskillの全文を読み込みます。¹¹

SKILL.md形式

---
name: my-skill
description: Brief description of what this skill does
version: 1.0.0
platforms: [macos, linux]      # Optional — restrict to OS platforms
metadata:
  hermes:
    tags: [python, automation]
    category: devops
    fallback_for_toolsets: [web]     # Conditional activation
    requires_toolsets: [terminal]    # Conditional activation
    config:                          # Config.yaml settings
      - key: my.setting
        description: "What this controls"
        default: "value"
        prompt: "Prompt for setup"
---

# Skill Title

## When to Use
Trigger conditions for this skill.

## Procedure
1. Step one
2. Step two

## Pitfalls
- Known failure modes and fixes

## Verification
How to confirm it worked.

条件付きActivation

skillは、利用可能なツールに応じて自分自身を表示したり非表示にしたりできます。これはfallback skill、つまりpremium toolが利用できない場合にだけ表示されるべき無料またはローカルの代替手段で特に便利です。¹¹

例: built-inのduckduckgo-search skillはfallback_for_toolsets: [web]を使用します。FIRECRAWL_API_KEYを設定している場合、web toolsetが利用可能になり、agentはweb_searchを使います。このときDuckDuckGo skillは非表示のままです。APIキーがない場合、DuckDuckGo skillがfallbackとして自動的に表示されます。¹¹

Agent管理のskill

agentは、skill_manage toolを通じて自分自身のskillを作成、更新、削除できます。これはagentの手続き的記憶です。非自明なワークフローを見つけたとき、その手順をskillとして保存し、今後再利用できるようにします。¹¹

agentがskillを作成するタイミング:¹¹ - 複雑なタスク（5回以上のtool call）を正常に完了した後 - エラーや行き詰まりに遭遇し、うまくいく手順を見つけたとき - ユーザーが進め方を修正したとき - 非自明なワークフローを発見したとき

Actions:¹¹

skill Hub

オンラインregistryからskillを閲覧、検索、インストール、管理できます。⁶¹¹

hermes skills browse                          # Browse all hub skills
hermes skills browse --source official        # Browse official optional skills
hermes skills search kubernetes               # Search all sources
hermes skills search react --source skills-sh # Search skills.sh directory
hermes skills inspect openai/skills/k8s       # Preview before installing
hermes skills install openai/skills/k8s       # Install with security scan
hermes skills install skills-sh/anthropics/skills/pdf --force
hermes skills check                           # Check for upstream updates
hermes skills update                          # Reinstall changed hub skills
hermes skills audit                           # Re-scan installed hub skills
hermes skills uninstall k8s
hermes skills publish skills/my-skill --to github --repo owner/repo
hermes skills tap add myorg/skills-repo       # Add custom GitHub source

統合済みHubソース:¹¹

デフォルトのGitHub taps（設定なしで閲覧可能）: openai/skills, anthropics/skills, VoltAgent/awesome-agent-skills, garrytan/gstack。¹¹

Security Scanning

Hub経由でインストールされるすべてのskillは、security scannerを通過します。data exfiltration、prompt injection、破壊的コマンド、supply-chain signals、その他の脅威をチェックします。¹¹

Trust levels:¹¹

--forceは、community skillに対する危険でないpolicy blockを上書きできます。ただし、dangerous scan verdictは上書きできません。¹¹

外部skillディレクトリ

ローカルのskillディレクトリと併せてscanされる追加のskillディレクトリを、Hermesに指定できます。¹¹

skills:
  external_dirs:
    - ~/.agents/skills
    - /home/shared/team-skills
    - ${SKILLS_REPO}/skills

pathでは~展開と${VAR}環境変数の置換をサポートしています。外部ディレクトリは読み取り専用です。agentがskillを作成または編集する場合、常に~/.hermes/skills/に書き込みます。両方に同じskill名が存在する場合は、ローカルが優先されます。¹¹

永続メモリ

Hermes には、セッションをまたいで保持される、範囲を絞ってキュレーションされたメモリがあります。agent のメモリは 2 つのファイルで構成され、どちらも ~/.hermes/memories/ に保存されます:¹²

どちらも セッション開始時点の固定スナップショットとして system prompt に注入されます。agent は memory ツールを使って、自分のメモリを管理します。操作は add、replace、remove です。¹²

固定スナップショットパターン: system prompt への注入はセッション開始時に 1 回だけ取得され、セッション中に変わることはありません。これは意図的な設計です。パフォーマンスのため、LLM の prefix cache を維持するためです。セッション中に行った変更はすぐディスクへ永続化されますが、system prompt に反映されるのは次のセッションからです。¹²

保存すべき内容

保存するもの（agent が主体的に行います）:¹² - ユーザー設定: “I prefer TypeScript over JavaScript” → user - 環境情報: “This server runs Debian 12 with PostgreSQL 16” → memory - 修正事項: “Don’t use sudo for Docker commands, user is in docker group” → memory - 規約: “Project uses tabs, 120-char line width, Google-style docstrings” → memory - 完了した作業: “Migrated database from MySQL to PostgreSQL on 2026-01-15” → memory

保存しないもの:¹² - 些細な情報、明白な情報 - 簡単に再発見できる事実 - 生データのダンプ（メモリには大きすぎます） - セッション固有の一時的な情報 - すでに context ファイルにある情報

セッション検索

MEMORY.md と USER.md に加えて、agent は session_search ツールを使って過去の会話を検索できます。すべての CLI とメッセージングセッションは SQLite（~/.hermes/state.db）に保存され、FTS5 全文検索に対応しています。クエリは、関連する過去の会話を Gemini Flash の要約付きで返します。¹²

外部メモリプロバイダー

MEMORY.md と USER.md を超える、より深い永続メモリのために、Hermes には 8 つの外部メモリプロバイダープラグインが同梱されています: Honcho, OpenViking, Mem0, Hindsight, Holographic, RetainDB, ByteRover, and Supermemory。¹²

外部プロバイダーは組み込みメモリと並行して動作します（置き換えることはありません）。知識グラフ、semantic search、自動的な事実抽出、セッション横断のユーザーモデリングなどの機能を追加します:⁶¹²

hermes memory setup         # Pick a provider and configure it
hermes memory status        # Check what's active
hermes memory off           # Disable external provider (built-in only)

有効にできる外部プロバイダーは一度に 1 つだけです。組み込みメモリは常に有効です。⁶

セッションの自動再開（v0.13.0+）

v0.13.0 では、agent の途中中断から復帰できるようになりました。gateway は再起動後に中断されたセッションを自動再開します。/update による再起動では、アップグレード中もセッション状態が保持されます。開発中にソースファイルをリロードしても、新しいセッションを強制せず、アクティブなセッションが維持されます。¹⁸ 実用上は、長時間実行される gateway 作業や cron 駆動ジョブが、プロセス再起動時に context window をリセットしなくなります。

Checkpoints v2（v0.13.0+）

v0.13.0 では、状態の永続化が単一ストア設計として書き直され、実際の pruning、ディスク保護、orphan shadow repos の排除が導入されました。¹⁸ 以前の checkpoint システムは、長時間実行される profile でディスク上の状態を蓄積していました。v2 store はローカル checkpoint ストレージに厳格な上限を設け、その増加を引き起こしていた重複 bookkeeping を取り除きます。ユーザー向けの config 変更は不要です。次回 checkpoint が書き込まれると v2 path が使われます。

パーソナリティと SOUL.md

SOUL.md は Hermes インスタンスの主要な identityです。system prompt の slot #1 を占め、ハードコードされたデフォルト identity を置き換えます。¹³

Hermes は、デフォルトの SOUL.md を ~/.hermes/SOUL.md（またはカスタム profile では $HERMES_HOME/SOUL.md）に自動で配置します。既存のユーザーファイルが上書きされることはありません。Hermes が SOUL.md を読み込むのは HERMES_HOME からだけです。現在の作業ディレクトリは見ません。これにより、プロジェクト間でパーソナリティが予測しやすくなります。¹³

SOUL.md に含めるべき内容

長く使う voice やパーソナリティの指針に使います:¹³ - トーン - コミュニケーションスタイル - 直接性のレベル - デフォルトの対話スタイル - スタイル面で避けること - Hermes が不確実性、意見の相違、曖昧さをどう扱うべきか

あまり向いていないもの:¹³ - 1 回限りのプロジェクト指示 - ファイルパス - repo の規約 - 一時的な workflow の詳細

これらは SOUL.md ではなく AGENTS.md に属します。

SOUL.md と AGENTS.md の違い

これは Hermes の identity 管理で最も重要な区別です:¹³

SOUL.md — identity、トーン、スタイル、コミュニケーションのデフォルト、パーソナリティレベルの振る舞い。

AGENTS.md — プロジェクトアーキテクチャ、coding conventions、ツールの好み、repo 固有の workflows、commands、ports、paths、deployment notes。

便利な判断基準はこうです。どこへ行っても付いてくるべきものは SOUL.md に入れます。プロジェクトに属するものは AGENTS.md に入れます。¹³

組み込みパーソナリティ

Hermes には、/personality で切り替えられる組み込みパーソナリティがあります:¹³

config.yaml 内のカスタムパーソナリティ:¹³

agent:
  personalities:
    codereviewer: >
      You are a meticulous code reviewer. Identify bugs, security issues,
      performance concerns, and unclear design choices. Be precise and constructive.

その後、/personality codereviewer で切り替えます。

SOUL.md と /personality

SOUL.md は基準となる voice です。/personality はセッションレベルの overlay です。¹³ 実用的なデフォルトの SOUL.md を保ちつつ、個別指導の会話では /personality teacher、brainstorming では /personality creative を使いましょう。

Nous Tool Gateway（v0.10.0+）

Hermes Agent v0.10.0（2026年4月16日）以降、有料の Nous Portal subscribers は、既存の Portal credentials を通じて、キュレーションされた tool 群への managed access を利用できます。追加の API keys を管理する必要はありません。²¹ Hermes CLI 自体は引き続き MIT ライセンスで、完全に open source です。変わったのは、Portal auth によって model inference 以外もアンロックされるようになった点です。

gateway に含まれるもの

仕組み

gateway は、新しい use_gateway config field によってツールごとに opt-in します。hermes auth に Portal credentials があり、かつ tool の gateway を有効にしている場合、その tool の calls は Portal 経由で route されます。それ以外の場合は、直接の API key（存在する場合）が使われます。

# config.yaml — per-tool gateway opt-in
tools:
  web_search:
    provider: firecrawl
    use_gateway: true          # route via Nous Portal subscription
  image_generation:
    provider: fal
    use_gateway: true

Runtime precedence: gateway が利用可能で、tool に use_gateway: true が設定されている場合、直接の API key も設定されていても、Hermes は gateway を優先します。これは billing に関係します。gateway calls は直接の API key の balance ではなく、Portal subscription から消費されます。

gateway の有効化

hermes model                      # select Nous Portal (OAuth flow)
hermes tools                      # per-platform tool picker integrates gateway tools
hermes status                     # confirms gateway/subscription detection

個別の hermes subscribe や hermes login --portal command はありません。subscription は、hermes auth にすでにある Portal OAuth credentials から自動検出されます。

価格とアクセス

価格と tier 名は Nous Portal の pricing page（https://portal.nousresearch.com/pricing）で公開されています。このガイドでは tiers を列挙しません。tiers は Hermes CLI ではなく Portal product の責任範囲であり、Hermes releases とは独立して変更されるためです。https://portal.nousresearch.com/ で登録し、現在の tiers は pricing page で確認してください。

非推奨のお知らせ

• HERMES_ENABLE_NOUS_MANAGED_TOOLS env var は v0.10.0 で削除されました。managed tools は現在、tool ごとの use_gateway config field で有効化され、Portal subscription state によって gate されます。²¹

位置づけ: このリリースが そうではない もの

Hermes Agent CLI はsubscription の背後に gate されていません。プロジェクトは引き続き MIT ライセンスで、すべての core features（CLI、skills、memory、messaging gateway、cron、MCP、local dashboard、すべての provider の BYOK）は、誰にも支払わず end-to-end で動作します。v0.10.0 は、すでに Nous Portal に支払っている users 向けに便利な path を追加するものです。無料 path から何かを取り除くものではありません。

Messaging Gateway

Hermesは、単一のgatewayプロセスから22のmessaging platformsに接続する長時間稼働のgatewayプロセスとして実行できます。対応するのは、Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、SMS、Email、Home Assistant、Mattermost、Matrix、DingTalk、Feishu/Lark、WeCom、Weixin (WeChat)、BlueBubbles (iMessage)、QQBot、Microsoft Teams、Tencent Yuanbao、Google Chat、LINE、SimpleX Chat、そして汎用Webhookアダプターです。^320171819 v0.9.0では、BlueBubbles経由のiMessage（自動Webhook登録、セットアップウィザード、クラッシュ耐性）と、iLink Bot API 経由のネイティブWeChatサポート、さらにenterprise apps向けのWeCom callback modeが追加されました。¹⁶ v0.11.0ではQQBotが追加されました。²⁰ v0.12.0ではMicrosoft TeamsとTencent Yuanbaoが追加されました。¹⁷ v0.13.0では20番目のplatformとしてGoogle Chatが追加され、同じプラグ可能なアダプターアーキテクチャに乗っています。IRCとMicrosoft Teamsも、新しいアダプターパターンへ移行され、汎用のenv_enablement_fn / cron_deliver_env_var plugin hooksに対応しました。¹⁸ v0.14.0ではLINEとSimpleX Chatが追加され、Microsoft TeamsスタックもGraph auth、webhook listener、pipeline runtime、outbound deliveryまでエンドツーエンドで完成しました。¹⁹

セットアップ

hermes gateway setup                # Interactive platform configuration
hermes gateway install              # Install as user service (systemd/launchd)
hermes gateway start                # Start the installed service
hermes gateway stop
hermes gateway restart
hermes gateway status
hermes gateway run                  # Run in foreground (debugging)

インタラクティブなセットアップでは、各platformへの接続を順に進められます。API tokens、bot IDs、channel mappings、allowlistsを設定します。⁶

メッセージの流れ

上流のアーキテクチャドキュメントより：³

Platform event → Adapter.on_message() → MessageEvent
  → GatewayRunner._handle_message()
    → authorize user
    → resolve session key
    → create AIAgent with session history
    → AIAgent.run_conversation()
    → deliver response back through adapter

すべてのmessaging platformは、CLI と同じAIAgent conversation loopを通ります。 そのためslash commandsはどちらでも同じように動作し、Telegramでスケジュールしたcron jobの出力をDiscordへ配信できます。platformの違いは、あくまでエッジ部分にあるだけです。³

ユーザー認可とPairing

hermes pairing list                    # Show pending and approved users
hermes pairing approve <platform> <code>
hermes pairing revoke <platform> <user-id>
hermes pairing clear-pending

Pairing codesにより、見知らぬ第三者がgatewayに話しかけることを防げます。ユーザーはmessaging platformからpairing codeを送信し、hermes pairing approveで承認します。以後、そのユーザーは認可済みになります。⁶

Scheduled Tasks (Cron)

Hermesには、shell commandsではなくagent tasksとして扱うファーストクラスのcronシステムがあります。各scheduled jobは、設定されたprompt、任意で添付されたskillsを持つ新しいAIAgentを通じて実行され、結果を任意のplatformへ配信します。³⁶

hermes cron list
hermes cron create --prompt "Check HN for AI news and summarize" --schedule "0 9 * * *" --deliver telegram
hermes cron edit <id>
hermes cron pause <id>
hermes cron resume <id>
hermes cron run <id>         # Trigger now on the next tick
hermes cron remove <id>
hermes cron status           # Check if scheduler is running
hermes cron tick             # Run due jobs once and exit

または、messaging chat内で会話しながら作成できます。

Every morning at 9am, check Hacker News for AI news and send me a summary on Telegram.

agentはツールを使ってcron jobを設定します。JobsはJSONに永続化され、再起動後も残ります。³

MCP Integration

Hermesは、Model Context Protocolをclientとしてもserverとしてもサポートしています。⁶

clientとして — Hermesを外部のMCP serversに接続し、tool surfaceを拡張できます。

hermes mcp add <name> --url https://example.com/mcp
hermes mcp add <name> --command npx --args "-y,@modelcontextprotocol/server-github"
hermes mcp list
hermes mcp test <name>
hermes mcp remove <name>
hermes mcp configure <name>   # Toggle individual tool selection

または、config.yamlで手動設定します。¹⁴

mcp_servers:
  github:
    command: npx
    args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]
    env:
      GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN: "ghp_xxx"

serverとして — Hermes conversationsを他のagentsに公開できます。

hermes mcp serve
hermes mcp serve -v    # Verbose

Context Compression

Hermesは、長いconversationsを自動的に圧縮し、modelのcontext window内に収めます。圧縮用summarizerは別のLLM callです。任意のproviderやendpointを指定できます。⁴

compression:
  enabled: true
  threshold: 0.50                           # Compress at this % of context limit
  target_ratio: 0.20                        # Fraction to preserve as recent tail
  protect_last_n: 20                        # Min recent messages to keep uncompressed
  summary_model: "google/gemini-3-flash-preview"
  summary_provider: "auto"                  # "auto", "openrouter", "nous", "codex", "main", etc.
  summary_base_url: null                    # Custom OpenAI-compatible endpoint

Provider options:⁴

summary_modelは、main model以上のcontext lengthをサポートしている必要があります。圧縮のためにconversationの中央部分全体を受け取るためです。⁴

Budget Pressure Warnings

agentが多くのtool callsを伴う複雑なtaskに取り組むと、自覚しないままiteration budget（デフォルト：90 turns）を使い切ることがあります。Budget pressureはmodelへ自動的に警告します。⁴

Stream Timeouts

LLM streaming connectionには、local providers（localhost、LAN IPs）向けに自動調整される2つのtimeoutレイヤーがあります。⁴

local LLMsでは、大きなcontextsで最初のtokenを生成する前のprefillに数分かかることがあるため、local endpointsではsocket read timeoutが30分に引き上げられます。⁴

Local Web Dashboard (v0.9.0+)

Hermes Agentをローカルで管理するためのブラウザベースのdashboardです。config filesやterminalに触れずに、設定の構成、sessionsの監視、skillsの閲覧、gatewayの管理ができます。¹⁶ hermes dashboardで起動します。GUIを好む新規ユーザーにとって、もっとも簡単なオンボーディング経路です。

Background Process Monitoring (v0.9.0+)

watch_patternsでは、background process outputを監視するpatternsを設定し、一致したときにリアルタイムで通知を受け取れます。¹⁶ エラーの監視、特定イベント（”listening on port”）の待機、build logsの監視を、pollingなしで行えます。v0.8.0のnotify_on_complete（background task完了時に通知）と組み合わせることで、Hermesには完全なbackground process observability layerが備わりました。¹⁵

Pluggable Context Engine (v0.9.0+)

Context managementは、hermes pluginsを通じてプラグ可能なslotになりました。agentが各turnで見る内容を制御するcustom context enginesに差し替えられます。filtering、summarization、domain-specific context injectionに対応できます。¹⁶ これによりcontext strategyがcore agent loopから切り離され、project別またはdomain別にcontextをカスタマイズできます。

Backup & Restore (v0.9.0+)

hermes backupは、config、sessions、skills、memoryを含む完全なarchiveを作成します。hermes importはbackup archiveから復元します。¹⁶ machines間の移行、大きな変更前のsnapshots作成、またはteam membersとの既知の正常なconfiguration共有に使用できます。

Termux / Android Support (v0.9.0+)

HermesはTermux経由でAndroid上にネイティブ実行できます。適応済みのinstall paths、mobile screens向けのTUI最適化、voice backend support、/image commandがon-deviceで動作します。¹⁶

セキュリティ強化（v0.13.0+）

v0.13.0では8件のP0セキュリティ問題が解消され、ユーザーに有利な形でデフォルト設定が1つ変更されました。¹⁸ v0.14.0ではさらに12件のP0と50件のP1が解消され、sudoブルートフォース / sudo-stdinの強化、危険なコマンドのバイパス修正、モデルへの再注入前のツールエラーサニタイズ、dashboard plugin API auth、skills-hub SSRF対応、インストール時のサプライチェーンアドバイザリスキャンなどが含まれます。¹⁹

Hermesのデプロイを維持している場合、v0.13.0とv0.14.0は単なる機能追加ではなく、セキュリティ上重要なアップグレードとして扱ってください。v0.13.0ではDiscord cross-guild bypassと2つのTOCTOU windowが解消され、v0.14.0ではsudo処理、ツールエラー再注入、plugin API、skills-hub SSRF、依存関係アドバイザリにまたがる追加の強化が入っています。

実務者のためのアーキテクチャ

このセクションは、内部で何が起きているかを理解し、デバッグ、拡張、パフォーマンス検討に役立てたい人向けです。上流のアーキテクチャドキュメントを統合した内容です。³

Entry Points → AIAgent

Hermesのすべてのエントリーポイントは、最終的にAIAgent.run_conversation()を呼び出します。

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        Entry Points                              │
│                                                                  │
│  CLI (cli.py)    Gateway (gateway/run.py)    ACP (acp_adapter/)  │
│  Batch Runner    API Server                  Python Library     │
└──────────┬──────────────┬───────────────────────┬────────────────┘
           │              │                       │
           ▼              ▼                       ▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     AIAgent (run_agent.py)                       │
│                                                                  │
│  ┌─────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐             │
│  │ Prompt      │  │ Provider     │  │ Tool         │             │
│  │ Builder     │  │ Resolution   │  │ Dispatch     │             │
│  └──────┬──────┘  └──────┬───────┘  └──────┬───────┘             │
│         │                │                 │                    │
│  ┌──────┴───────┐ ┌──────┴───────┐  ┌──────┴───────┐             │
│  │ Compression  │ │ 3 API Modes  │  │ Tool Registry│             │
│  │ & Caching    │ │ chat_compl   │  │ 47 tools     │             │
│  │              │ │ codex_resp   │  │ 20 toolsets  │             │
│  │              │ │ anthropic    │  │              │             │
│  └──────────────┘ └──────────────┘  └──────────────┘             │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────┘

図は上流のアーキテクチャドキュメントをもとにしています。³

バナー内の「47 tools / 20 toolsets」と「28 tools」の違い。 「47 tools」という数は、上流リポジトリ全体のツールレジストリの合計です。つまり、Hermesがソースコードとして同梱している全toolset横断の全ツール数を指します。実際に起動中のCLIでは、スタートアップバナーにこれより少ない数が表示されます（このガイドで検証したインストールでは28 tools / 89 skillsと表示されました）。これはバグではありません。多くのtoolsetはオプトインであり、メッセージングプラットフォームアダプター、ブラウザー自動化、重めのスクレイピングツールなどは、config.yamlのtoolsets:で明示的に有効化する必要があります。レジストリ合計は「利用可能なもの」、バナーの数字は「現在のprofileで有効なもの」です。有効なtoolsetはhermes tools --listで確認できます。個別のtoolsetは~/.hermes/config.yamlのtoolsets:ブロックで有効化または無効化できます（実行中のセッション内では/tools list / /tools enable <name> / /tools disable <name>も使えます。ツールを削除すると、agentがツールマニフェストを再構築するためセッションがリセットされます）。

3つのAPIモード

Hermesはプロバイダーごとの差異を3つのAPIモードに抽象化し、実行時に自動選択します。³

runtime_provider.pyのresolverは、18以上のプロバイダーについて(provider, model)タプルを(api_mode, api_key, base_url)へマッピングし、OAuthフロー、認証情報プール、エイリアス解決を処理します。³

CLIセッションを通るデータフロー

User input → HermesCLI.process_input()
  → AIAgent.run_conversation()
    → prompt_builder.build_system_prompt()
    → runtime_provider.resolve_runtime_provider()
    → API call (chat_completions / codex_responses / anthropic_messages)
    → tool_calls? → model_tools.handle_function_call() → loop
    → final response → display → save to SessionDB

上流のアーキテクチャページより。³

プロンプト組み立て順序

プロンプトスタックには次が含まれます。¹³

1. SOUL.md（agent identity。利用できない場合は組み込みフォールバック）
2. ツールを意識した動作ガイダンス
3. メモリ / ユーザーコンテキスト（MEMORY.md, USER.md）
4. Skillsガイダンス
5. コンテキストファイル（AGENTS.md, .cursorrules）
6. タイムスタンプ
7. プラットフォーム固有のフォーマットヒント
8. /personalityなどの任意のシステムプロンプトオーバーレイ

SOUL.mdが土台です。それ以外のすべては、その上に積み重なります。¹³

セッションストレージ

FTS5全文検索を備えたSQLiteベースのセッションストレージです。セッションには系譜追跡（圧縮をまたぐ親子関係）、プラットフォームごとの分離、競合処理付きのアトミック書き込みがあります。³

Plugin System

発見元は3つあります。~/.hermes/plugins/（user）、.hermes/plugins/（project）、pip entry pointsです。Pluginはcontext APIを通じて、ツール、hooks、CLIコマンドを登録します。Memory providersはplugins/memory/配下にある特殊なpluginタイプです。³

hermes plugins                       # Interactive enable/disable UI
hermes plugins install <repo>        # Install from Git URL or owner/repo
hermes plugins enable <name>
hermes plugins disable <name>
hermes plugins list

デザイン原則

上流のアーキテクチャページより。³

OpenClawからの移行

Hermes AgentはOpenClawの後継です。既存のOpenClawインストールから移行する場合は、次のようにします。⁶⁵

hermes claw migrate --dry-run                    # Preview what would be migrated
hermes claw migrate --preset full                # Full migration including API keys
hermes claw migrate --preset user-data --overwrite   # User data only, no secrets
hermes claw migrate --source /custom/path        # Non-default OpenClaw location

hermes claw migrateはデフォルトで~/.openclawから読み込み（従来の~/.clawdbotと~/.moldbotディレクトリも自動検出します）、~/.hermesへ書き込みます。⁶

直接インポートされるもの（30以上のカテゴリ）: SOUL.md、MEMORY.md、USER.md、AGENTS.md、4つのソースディレクトリからのskills、デフォルトモデル、カスタムプロバイダー、MCP servers、メッセージングプラットフォームのトークンと許可リスト（Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Matrix, Mattermost）、agent defaults（reasoning effort、compression、human delay、timezone、sandbox）、セッションリセットポリシー、approval rules、TTS config、ブラウザー設定、ツール設定、exec timeout、command allowlist、gateway config、3つのソースからのAPI keysです。⁶

手動レビュー用にアーカイブされるもの: cron jobs、plugins、hooks/webhooks、memory backend（QMD）、skills registry config、UI/identity、logging、multi-agent setup、channel bindings、IDENTITY.md、TOOLS.md、HEARTBEAT.md、BOOTSTRAP.mdです。⁶

API key resolutionは、config values → ~/.openclaw/.env → auth-profiles.jsonの優先順位で3つのソースを確認します。⁶

トラブルシューティング

“API key not set”

hermes model を実行してプロバイダーをインタラクティブに設定するか、hermes config set OPENROUTER_API_KEY your_key を実行してください。hermes doctor コマンドで、どのキーが不足しているのかを正確に確認できます。⁷

起動時に「Context limit: 2048 tokens」（ローカルモデル）

Hermes はサーバーの /v1/models エンドポイントからコンテキスト長を自動検出しますが、多くのローカルサーバーは低めのデフォルト値を返します。config.yaml で明示的に設定してください。²

model:
  default: your-model
  provider: custom
  base_url: http://localhost:11434/v1
  context_length: 32768

ツール呼び出しが実行されずテキストとして表示される

サーバー側でツール呼び出しが有効化されていないか、サーバーの実装ではモデルがツール呼び出しに対応していません。²

応答が文の途中で途切れる

考えられる原因は 2 つあります。²

1. サーバー側の出力上限が低い（max_tokens）— SGLang のデフォルトは応答あたり 128 トークンです。サーバー側で --default-max-tokens を指定するか、config.yaml で model.max_tokens を設定してください。
2. コンテキストの枯渇 — モデルがコンテキストウィンドウを使い切った状態です。model.context_length を増やすか、Hermes のコンテキスト圧縮を有効にしてください。

WSL2 から Windows 上のモデルサーバーへの接続で「Connection refused」

WSL2 は独自のサブネットを持つ仮想ネットワークアダプターを使用しているため、WSL2 内の localhost は Linux VM を指し、Windows ホストではありません。選択肢は 2 つあります。²

ミラーリングネットワーク（Windows 11 22H2 以降）：%USERPROFILE%\.wslconfig を編集します。

[wsl2]
networkingMode=mirrored

その後 wsl --shutdown してから再起動してください。これで localhost が双方向で機能します。

ホスト IP のフォールバック（古い Windows 環境）：WSL2 内から Windows ホストの IP を取得し、localhost の代わりに使用します。

ip route show | grep -i default | awk '{ print $3 }'
# その IP を base_url のホストとして使用

加えて、モデルサーバーは 127.0.0.1 ではなく 0.0.0.0 にバインドする必要があります。Ollama では OLLAMA_HOST=0.0.0.0 を設定し、llama-server や SGLang では --host 0.0.0.0 を追加し、LM Studio では「Serve on Network」を有効化してください。²

すべてはどこにあるのか？

ここで頼りになるのが hermes status と hermes dump です。hermes logs list ですべてのログファイルとそのサイズが表示されます。hermes config path は config ファイルの場所を、hermes config env-path は .env の場所を表示します。⁶

FAQ

Hermes Agent と Claude Code の違いは？

Claude Code は Anthropic 公式の CLI で、Anthropic のモデルに固定されています。一方、Hermes Agent は Nous Research が開発したオープンソースのエージェントフレームワークで、OpenAI 互換のあらゆるプロバイダー — Nous Portal、OpenRouter、Anthropic、GitHub Copilot、z.ai、Kimi、MiniMax、DeepSeek、Hugging Face、Google、あるいは自前のセルフホストエンドポイント — で動作します。¹² さらに Hermes には Telegram/Discord/Slack/WhatsApp/Signal 向けのメッセージングゲートウェイも同梱されており、これは Claude Code にはない機能です。

Anthropic の API key で Hermes を使えますか？

はい、3 つの方法があります。²

1. ~/.hermes/.env に ANTHROPIC_API_KEY を設定し、hermes chat --provider anthropic --model claude-sonnet-4-6 を実行
2. hermes model を実行して Anthropic を選択 — 利用可能であれば Hermes が Claude Code の認証情報ストアを使用します
3. フォールバックとして手動で ANTHROPIC_TOKEN（setup-token または OAuth token）を設定

同じマシンですでに Claude Code を使用している場合は、選択肢 2 が推奨されます。リフレッシュ可能な Claude 認証情報をリフレッシュ可能な状態のまま保てるためです。

会話を失わずにプロバイダーを切り替えるには？

セッション内で /model provider:model を使用してください。会話履歴、メモリ、スキルはすべて引き継がれます。⁹

/model zai:glm-5
/model openrouter:anthropic/claude-sonnet-4
/model custom:local:qwen-2.5

Anthropic を設定したが vision/web/compression が動作しない

補助モデルのフォールバックに引っかかっています。Vision、Web 要約、圧縮、その他のサイドタスクは別の補助 LLM を使用しており、デフォルトでは自動検出（OpenRouter → Nous → Codex）経由で Gemini Flash になります。これらが何も設定されておらず、Anthropic のみセットアップされている場合、これらの機能は静かに劣化します。⁴

修正方法：補助タスク用に OPENROUTER_API_KEY を追加するか、補助スロットをメインプロバイダーに使うよう再設定してください。なお、コンテキスト圧縮は独自のトップレベル compression: ブロックに置かれ、auxiliary.compression.provider ではなく summary_provider を受け取ります — auxiliary.compression スロットは timeout のみを公開します。完全な修正例：

auxiliary:
  vision:      { provider: "main" }
  web_extract: { provider: "main" }

compression:
  summary_provider: "main"

SOUL.md と AGENTS.md の違いは？

SOUL.md はエージェントのアイデンティティ — トーン、スタイル、コミュニケーションのデフォルト — を表します。~/.hermes/SOUL.md に置かれ、どこへ行ってもあなたについてきます。AGENTS.md はプロジェクト固有のもの — アーキテクチャ、規約、コマンド、パス — で、プロジェクトディレクトリに置かれます。¹³ どこにでもついてくるべきものなら SOUL.md、プロジェクトに属するものなら AGENTS.md です。

複数の Hermes インスタンスを並行して動かすには？

profile を使います。各 profile は独自の HERMES_HOME、config、メモリ、セッション、ゲートウェイ PID を持ちます。⁶

hermes profile create work --clone
hermes profile use work                 # 固定デフォルト
hermes -p work chat -q "..."            # 切り替えずに単発実行
hermes profile alias work --name h-work # ラッパースクリプト

Hermes はローカル LLM に対応していますか？

はい、custom エンドポイント経由で対応しています。Hermes は OpenAI 互換のあらゆるサーバーで動作します：Ollama、vLLM、SGLang、llama.cpp/llama-server、LM Studio、LocalAI、Jan、あるいは自前のサーバー。² サーバー別のセットアップは Custom & Self-Hosted Endpoints を参照してください。

起動バナーに表示されるツール数がガイド記載の数より少ないのはなぜ？

ガイドではアップストリームのアーキテクチャレジストリを基に 47 ツール / 20 toolset と記載しています — これは Hermes が全 toolset 分のソースコードとして同梱しているツールの総数です。実行中のインストールでバナーに表示される数（このガイドの参照インストールでは 28 ツール）はそれより少なくなりますが、これは Hermes が起動時にデフォルトの toolset セットのみを有効化するためです。多くの toolset はオプトインで、メッセージングゲートウェイのアダプター、ブラウザ自動化、重めのスクレイピングスタック、いくつかの特殊な統合は、~/.hermes/config.yaml の toolsets: 配下に明示的に列挙して初めてロードされます。レジストリの合計＝「有効化すれば利用可能なもの」、バナーの合計＝「現在の profile が実際にロードしているもの」です。hermes tools --list で、どの toolset が有効で、どれが利用可能だが無効化されているかを確認できます。個別の toolset は実行時に /tools enable <name> と /tools disable <name> で切り替えられます（無効化するとセッションリセットがトリガーされ、新しい構成でエージェントがツールマニフェストを再構築します）。

プライマリプロバイダーが失敗したとき、Hermes はどうモデルフォールバックを処理しますか？

config.yaml に fallback_model ブロックを設定してください。²

fallback_model:
  provider: openrouter
  model: anthropic/claude-sonnet-4

プライマリが失敗した場合（レート制限、サーバーエラー、認証失敗）、Hermes は会話履歴を失うことなくセッションの途中でフォールバックに切り替えます。発動はセッションあたり最大 1 回までです。

エージェントは時間とともに自分のスキルを改善できますか？

はい — それが Hermes Agent の「self-improving（自己改善）」たる所以です。エージェントは skill_manage ツールを通じてスキルを作成、更新、削除できます。エージェントが自明でないワークフローを見つけ出すと、そのアプローチをスキルとして保存し、将来の再利用に備えます。¹¹ エージェントは複雑なタスク（ツール呼び出し 5 回以上）を終えたあと、エラーに直面して動作する経路を見つけたとき、あなたがアプローチを修正したとき、または自明でないワークフローを発見したときにスキルを作成します。

IDE 統合はありますか？

はい — Hermes は VS Code、Zed、JetBrains 向けの ACP（Agent Client Protocol）サーバーとして動作します。⁶

pip install -e '.[acp]'
hermes acp

変更履歴

参照